[发明专利]一种计算设备的卡顿检测方法及相关装置

权利要求书

1.一种计算设备的卡顿检测方法，其特征在于，包括：

根据已标注样本数据对性能指标数据进行卡顿特征筛选处理，得到待标注数据；其中，所述性能指标数据为对接收到的待处理性能指标数据进行预处理得到的数据；

根据统计算法对所述待标注数据进行卡顿标注，得到训练数据；

采用所述训练数据对待训练分类模型进行训练，得到分类检测模型；

采用所述分类检测模型对接收到的待检测性能数据进行卡顿检测，得到检测结果。

2.根据权利要求1所述的卡顿检测方法，其特征在于，对接收到的待处理性能指标数据进行预处理得到所述性能指标数据，包括：

对计算设备进行性能指标采集，将得到的原始数据进行格式统一化处理，得到所述待处理性能指标数据；

对所述待处理性能指标数据进行预处理，得到所述性能指标数据；其中，所述预处理包括去重处理、缺失值补全处理以及数据归一化处理。

3.根据权利要求2所述的卡顿检测方法，其特征在于，根据已标注样本数据对性能指标数据进行卡顿特征筛选处理，得到待标注数据，包括：

对所述已标注样本数据进行统计分析，得到统计分析结果；

根据所述统计分析结果确定卡顿特征；

将所述性能指标数据中与所述卡顿特征无关的数据剔除，得到所述待标注数据。

4.根据权利要求1至3任一项所述的卡顿检测方法，其特征在于，根据统计算法对所述待标注数据进行卡顿标注，得到训练数据，包括：

根据统计算法对所述待标注数据进行计算，得到统计结果；

将所述待标注数据中变化量大于所述统计结果中的统计变化量的数据作为异常数据，并将所述待标注数据中的异常数据剔除，得到待标注目标数据；

根据所述统计结果将待标注数据中的所有待标注目标数据进行标注，得到所述训练数据。

5.根据权利要求1至3任一项所述的卡顿检测方法，其特征在于，根据统计算法对所述待标注数据进行卡顿标注，得到训练数据，包括：

采用异常检测算法对所述待标注数据进行检测，得到待确定标注数据；

根据统计结果对所述待确定标注数据进行筛选，得到卡顿性能指标数据；其中，所述统计结果是对所述待标注数据进行计算得到的；

将所述待标注数据中的所有卡顿性能指标数据进行标注，得到所述训练数据。

6.根据权利要求5所述的卡顿检测方法，其特征在于，采用所述训练数据对待训练分类模型进行训练，得到分类检测模型，包括：

根据网格搜索算法和所述训练数据对所述待训练分类模型进行训练。

7.根据权利要求6所述的卡顿检测方法，其特征在于，还包括：

将所述检测结果添加至所述训练数据中，以便将所述分类检测模型作为待训练分类模型，采用所述训练数据对所述待训练分类模型进行训练，得到新的分类检测模型。

8.一种计算设备的卡顿检测装置，其特征在于，包括：

数据筛选模块，用于根据已标注样本数据对性能指标数据进行卡顿特征筛选处理，得到待标注数据；

数据标注模块，用于根据统计算法对所述待标注数据进行卡顿标注，得到训练数据；

模型训练模块，用于采用所述训练数据对待训练分类模型进行训练，得到分类检测模型；

卡顿检测模块，用于采用所述分类检测模型对接收到的待检测性能数据进行卡顿检测，得到检测结果。

9.一种计算设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的卡顿检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上保存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的卡顿检测方法的步骤。